aws / aws/sagemaker-python-sdk

SageMaker Bring Your Own Container on local mode - ProcessingOutput is not linked to local filesystem

Đang mở
#3,083 7 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
component: local mode component: pysdk-team Docker type: feature request
Ngôn ngữ chính
Python
Star
2.3k
Fork
1.3k
Merge trung bình
1 ngày 22 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
35

Mô tả

**Describe the feature you'd like**
During the work with SageMaker BYOC on local mode (with Python SDK), we encountered the situation where the outputs of the container are staged into the SageMaker default artifact bucket. Then the SDK does not download those artifacts into the local file system.

**How would this feature be used? Please describe.**
We want that SDK will download the artifacts created automatically into the local file system.

**Describe alternatives you've considered**
We had to create a mechanism to download those files by ourselves:
![Lack_of_impl_on_S3_outputs_download](https://user-images.githubusercontent.com/14873156/165520867-4f54f67c-b502-4250-98ae-b032a374d41c.png)
In the following snippet of code, we used [https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-local-mode/blob/main/scikit_learn_bring_your_own_container_local_processing/scikit_learn_bring_your_own_container_local_processing.py ](https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-local-mode/blob/main/scikit_learn_bring_your_own_container_local_processing/scikit_learn_bring_your_own_container_local_processing.py) as a reference (also used the output_config dictionary)

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Hướng nghiên cứu

Start with the Python SDK's local-mode ProcessingOutput handling and the output_config dictionary described in the issue. Read the linked scikit_learn_bring_your_own_container_local_processing.py example as a behavioral reference; done means artifacts staged in the default SageMaker bucket are automatically downloaded to the local filesystem.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
aws, python
Lĩnh vực
cloud, machine-learning
Loại issue
Tính năng
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
35/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.